Tendencias de IA: una mirada más cercana al papel de machine learning

La tecnología más popular en este momento es la IA, más específicamente, la IA generativa. La tendencia es tan popular que todos los oradores de conferencias y seminarios web se sienten obligados a mencionar alguna forma de IA, sin importar su campo.

Las innovaciones y los riesgos que ofrece la IA son a la vez emocionantes y aterradores. Sin embargo, el gran enfoque en esta Tecnología eclipsa un componente importante de la inteligencia artificial: el machine learning (ML).

Para una descripción general rápida, machine learning (ML) es un subconjunto de IA basado en patrones, predicciones y optimización. Las herramientas de ciberseguridad se basan en el machine learning (ML) para utilizar predicciones y patrones con el fin de detectar anomalías y descubrir posibles amenazas. En lugar de que un humano pase horas leyendo registros, el machine learning (ML) puede realizar las mismas tareas en segundos.

Al igual que la IA, el ML existe desde hace mucho tiempo. La razón por la que hablamos tanto de IA ahora es porque la IA generativa es un cambio radical en la forma en que nos comunicamos con la tecnología. Pero el machine learning (ML) también está cambiando, y lo veremos usado de nuevas maneras en 2024.

El aprendizaje automático tiene que ver con los datos. Los algoritmos de machine learning (ML) se basan en datos históricos para detectar patrones, desde códigos de software hasta comportamientos de compra de los clientes. Las redes sociales se basan en algoritmos de aprendizaje automático para mantener la información relevante en la parte superior de tu feed. Los automóviles autónomos utilizan algoritmos de ML para navegar por las calles de la ciudad y las leyes de tránsito. En ciberseguridad, el aprendizaje automático (ML) se utiliza en áreas como el análisis de comportamiento y el envío de alertas por uso inusual, la automatización de tareas y el suministro de inteligencia de caza de amenazas en tiempo real más eficiente.

Actualmente, se utilizan tres tipos comunes de ML. El aprendizaje supervisado entrena al machine learning (ML) para realizar una tarea específica basada en los datos presentados. El aprendizaje no supervisado se basa en las relaciones entre los datos. El aprendizaje por refuerzo es más similar al aprendizaje humano, donde el modelo de machine learning (ML) aprende a resolver problemas a través de formatos de prueba y error.

A medida que la IA continúa avanzando, también lo hace el ML, y una de las mejoras más esperadas del ML en 2024 será el machine learning sin codificación. El ML sin código se basa en gran medida en datos de comportamiento y un inglés sencillo para obtener resultados. En lugar de utilizar un lenguaje de programación complicado, los analistas podrán formular una pregunta o crear un comando para obtener un informe. Uno de los mayores beneficios del aprendizaje automático sin código es que permite a las empresas de todos los tamaños implementar aprendizaje automático (ML) e IA en sus redes sin necesidad de contratar analistas e ingenieros de datos. La desventaja es que este tipo de Tecnología de machine learning (ML) es limitada y no permite realizar análisis predictivos en profundidad.

Se espera que el machine learning (ML) no supervisado y de refuerzo se expandan en el próximo año, en parte debido al machine learning (ML) Sin código.

A medida que ML evolucione, es probable que veamos un crecimiento en otras tecnologías, como la realidad aumentada y la computación cuántica. "Los modelos de machine learning pueden generar objetos 3D para aplicaciones y otros usos en realidad aumentada", escribió Luís Fernando Torres. Además, machine learning (ML) desempeñará un papel en la mejora de la tecnología de reconocimiento facial y las interacciones con la IA generativa.

Como se mencionó anteriormente, el machine learning (ML) beneficia su programa general de ciberseguridad al automatizar lo que antes eran engorrosas tareas manuales. Puede detectar amenazas que de otro modo pasarían desapercibidas y reducir los falsos positivos.

Pero como con cualquier tecnología, existen riesgos de seguridad involucrados. Los actores de amenazas utilizan el machine learning (ML) y la IA para lanzar ataques mediante el envenenamiento o la manipulación de los datos con el fin de engañar al sistema y que genere informes falsos. Los actores de amenazas utilizan esto para eludir los sistemas de seguridad y secuestrar la red.

La IA y su papel en la seguridad es de lo que todos quieren hablar hoy en día, pero las formas en que la IA puede mejorar los sistemas de seguridad de su empresa dependen del machine learning. Ha llegado el momento de volver a lo básico y reconocer cómo encaja el ML en su sistema de seguridad y cómo entrenar mejor el ML para que su IA sea aún más eficaz.